May, 2023

分段正则流

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TL;DR该研究介绍了分段归一化流，将目标分布划分为具有更好匹配标准正态基本分布拓扑结构的群集，并训练一系列流来建模复杂的多模式目标。
normalizing flowscomplex probability densitiesbase distributionmulti-modal problemspiecewise normalizing flows
发现论文，激发创造
  • 概率建模与推理的正则化流

    本文综述了正则流动的研究现状，通过概率建模和推断的视角，分析了其表达能力、计算权衡等基础原理，并将其与更一般的概率转换联系起来，总结了其在生成建模、近似推断和监督学习等任务中的应用。

    Dec, 2019

  • 条件归一化流在优化权重重构中的应用

    通过条件归一化流来学习完整条件概率分布以匹配目标分布，消除模拟样本中的误建模，较之常见的重新加权技术，该方法独立于分组选择且不依赖于两个分布之间密度比率的估计，其可以提供高达三倍的统计精度，同时在高能粒子物理应用领域也具有一定的潜力。

    Apr, 2023

  • 正规流：当前方法的介绍与评述

    本文综述了 Normalizing Flows 在分布学习中的构建和使用，旨在提供模型的背景和解释，回顾现有的最新文献，并确定未来可行的有前途的方向和未解决的问题。

    Aug, 2019

  • 可变尾巴的正则化流动

    使用高斯基础分布和最终变换层来生成重尾，我们提出了尾部变换流（TTF）方法，实验证明此方法在目标分布具有大维度或重尾权重时表现优于当前方法。

    Jun, 2024

  • 使用动态规范流建模连续随机过程

    本文提出一种新型的正则化流，其基于 Wiener 过程的微分变形，从而获得一个完整的时间序列模型，该模型继承了其基本过程的许多性质，如似然性和边缘效率。此外，我们的连续处理为有独立到达过程的不规则时间序列提供了自然框架，包括直接插值。在合成数据和真实世界数据的一系列实验中，我们证明了该模型相对于变分 RNN 和潜在 ODE 基线的优越灵活性。

    Feb, 2020

  • 基于 Copula 的标准化流

    本文提出了使用更加复杂的 Copula 分布来代替高斯基础分布，从而提高归一化流模型的灵活性和稳定性，特别地，在处理重尾分布数据时效果显著提升，并解释了这一改进与所学习流的局部 Lipschitz 稳定性有关。

    Jul, 2021

  • 随机正常化流

    提出了随机归一化流的概念，它是一种在机器学习和统计力学领域中解决概率分布采样问题的方法，具有较快的采样效率和较强的表示能力。

    Feb, 2020

  • 图形正态流

    本文提出了一种基于贝叶斯网络和图结构的图归一化流模型，在保留贝叶斯网络的可解释性和图归一化流的表示能力的同时，为将领域知识注入图归一化流提供了一个有前途的方法。

    Jun, 2020

  • 离散序列的潜在正则化流

    提出了一种基于 VAE 的生成模型，该模型联合训练了基于正则化流的潜在空间分布和到观察到的离散空间的随机映射，解决了直接对离散序列应用正则化流所面临的挑战，并具有可比拟的性能和流灵活性。

    Jan, 2019

  • 归一化流的变体和放宽

    通过结合其他生成模型类别的方面，如 VAEs 和基于分数的扩散，放宽了 NFs 的严格双射约束，从而实现了表达能力、训练速度、样本效率和似然可追踪性的平衡。

    Sep, 2023